互換性 & サポート

ARI が動作する環境について。バージョンに関するポリシー（SemVer、サポートウィンドウ、非推奨化）についてはリリース & バージョニングポリシーを参照してください。

Python

	バージョン
必須要件	Python ≥ 3.9 (`ari-core/pyproject.toml` の `requires-python`)
推奨	3.10+ (Quickstart は 3.10 以降を対象)

setup.sh がインタプリタをチェックし、残りをインストールします。通常のユーザーとして実行してください — sudo は決して使わないでください。

オペレーティングシステム

OS	ステータス
Linux	サポート
macOS	サポート
Windows	WSL2 経由

メモリバックエンド (Letta)

ARI のメモリは v0.6.0 以降 Letta（旧 MemGPT）がバックエンドです。setup.sh が最適なデプロイ方式を自動検出してブートストラップします: Docker → Singularity/Apptainer → pip（SKIP_LETTA_SETUP=1 でスキップ可能）。

実際の動作は Letta 0.16.7 に対して検証されています（メモリアーキテクチャの実装ノートを参照）。稼働中のバックエンドは ari memory health で確認できます。各チェックポイントには memory_backup.jsonl.gz スナップショットも付随するため、Letta のバージョンをまたいでも run はポータブルなまま保たれます。

LLM バックエンド

モデルルーティングは LiteLLM を経由するため、あらゆる OpenAI 互換プロバイダが動作します。 ARI_BACKEND / ARI_MODEL で選択します（プロバイダプレフィックスは常に付けてください。例: openai/gpt-4o）。

バックエンド	`ARI_BACKEND`	備考
Ollama	`ollama`	ローカル、無料、API キー不要（はじめる際のデフォルト）
OpenAI	`openai`	クラウド、有料; `OPENAI_API_KEY`
Anthropic	`claude`	クラウド、有料; `ANTHROPIC_API_KEY`
任意の OpenAI 互換	(カスタム)	LiteLLM 経由でルーティング

フェーズごとのモデルオーバーライドも利用可能です（例: アイデア生成には安価なモデル、論文執筆にはより強力なモデル）— Configuration と環境変数を参照してください。

Skills と core

Skills は ari-core とは独立してバージョン管理されます。0.7.x のスキルは任意の ari-core 0.7.y と動作します（マイナー内での互換性）。マイナーをまたぐ場合は協調リリースを予定します。リリースポリシー → 互換性ウィンドウを参照してください。

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